不同之处在于,在训练阶段,我们没有像Q-Learning那样直接更新状态动作对的Q值: 在Deep Q-Learning 中,我们创建一个损失函数,将 Q-value prediction 与 Q-target 进行比较,并使用梯度下降法来更新 Deep Q-Network 的权重,以更好地近似 Q-values。 Deep Q-Learning 的训练分成两个阶
2.4 Q-Learning 思维决策 这一节好像就是把RL_brain:RL模块进行了解释,我感觉不看也行。 1 代码主结构 class QLearningTable: # 初始化 def __init__(self, actions, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9): # 选行为 def choose_action(self, observation): # 学习更新参数 def learn(...
这个激活值函数也称为Q函数:Q(state, action),它对应两个输入参数,一个是当前环境状态,一个是你想要采取的行动,然后它计算出在当前状态下,你采取给定行动能得到的回报,对于围棋而言,状态就是当前棋盘布局,行动就是在哪里落子,如下图: 在上图左边的棋盘对应函数参数state,右边给出的位置对应参数action,最后函数给...
Q-learning是一种用来训练Q函数的算法,Q 函数是一个动作-价值函数,用于确定处于特定状态和在s该状态下采取特定行动的价值。其中的Q函数被以表格的形式展现出来,横轴表示状态,纵轴表示动作,表格中的每一个数据都对应了某一状态下采取某一动作所对应的价值。但是当状态多到无法以表格或数组的形式表现时,最好的办法就...
深度强化学习5——Deep Q-Learning(DQN) Q-Learning的基础上演变而来的,DQN对Q-Learning的修改主要有两个方面: 1)DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数 2)DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程 结构如下: 我们现在来具体看看这两个方面: 1)DQN的行为值函数是利用神经网络逼近,属于非线性逼近,DQN所用的网络结构...
Q-learning 是强化学习中一种经典的算法,它通过学习状态 - 行动对(State-Action Pair)的 Q 值来指导智能体的行为。然而,传统的 Q-learning 算法在面对状态空间巨大的场景时(如游戏、机器人控制等)存在明显的局限性,因为直接存储和更新所有状态 - 行动对的 Q 值在计算和存储上是不可行的。 深度Q 网络(Deep ...
从零基础出发,系统讲解强化学习的核心原理与实践应用,涵盖Q-Learning、DQN、PPO、DPO等算法的原理+实操,并结合Python编程实现游戏AI、机器人控制等个实战项目。通过本系列学习,你将具备独立开发智能决策系统的能力,并能将强化学习应用于金融交易、资源调度、推荐系统等实际场景!!!
什么是 Q-Learning 如何用Numpy实现它 大图:骑士和公主 假设你是一名骑士,你需要拯救被困在上面地图上所示城堡中的公主。 您可以一次移动一个图块。敌人不能移动,但是骑士和敌人落在同一块地砖上就会死。目标是使骑士尽可能以最快的路线前往城堡。这可以使用“积分”系统来评估。
DQN算法整体流程如下: 画成流程图更方便理解: 写代码的时候则可以参考这个架构: 3.3PARL中DQN代码DQN中agent的model可以这么定义: DQN的算法可以这么来操作 Lee Hung-yi强化学习 | (5) Q-learning用于连续动作 (NAF算法) Lee Hung-yi强化学习专栏系列博客主要转载自CSDN博主 qqqeeevvv,原专栏地址 课程视频 课件...